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API概览 AppStage接口的分类与说明如表1所示。 表1 API概览 类型 说明 模型调用 包含文本对话类、文本向量化类模型服务调用接口。 应用中心 包含Agent调用、用户配置（工作流、技能）调用、文件盒子等接口。 知识中心 包含知识库和知识数据集的创建、删除、执行及查询等接口。
judge日志大小1KB，且不刷新日志内容 问题现象 judge日志大小1KB，且不刷新日志内容。 可能原因 告警原始表中存在字段值和字段类型不一致，导致解析失败。 解决方法 检查告警原始表中的数据是否有异常数据。 例如：数值类型的字段，值为NAN，可能是没有做除数为0的保护，修复异常，清理元数据，补数据后重新训练。
模块说明 序号 模块 功能 1 HttpxClient 负责发送HTTP请求的基类。 2 ModelRouter 负责模型调用，包括文本对话、文本向量化等模型。 3 PromptTemplate 负责提示语模板的构建和初始化等。 4 KnowledgeRetriever 提供了知
音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类
打开方式：根据需求设置链接的打开方式。 千位分割：根据需求开启数字的分隔符。 ：表示关闭。 ：表示开启。 样式属性 这里是文本内容的样式属性。 文本：设置外形、对齐方式、字体及颜色、文本大小及单位。 文本大小设置后，在屏幕中文本大小会根据屏幕分辨率自适应。 外形：设置文字的背景颜色、边框颜色、边框类型及圆角单位、边
False 其他OpenAI Chat Completion参数。 返回值 表4 返回值 键 值类型 描述 id str 文本对话唯一标识符。 choices list 文本生成选项列表。如果n大于1，则可以是多个。 created int Unix时间戳（以秒为单位）。 model str
大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。 测试提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“提示语模板”页签。 将鼠标光标移至提示语模板卡片上，单击“测试”，进入模型调测页面。 在调测文本对话类型模型时，将提示语模板内容作为输入问题，按Enter键或单击预览效果。
快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式
新增异常检测任务 根据业务需要分步骤创建异常检测任务，配置数据及模型等内容。当异常检测配置完成后可以生成相应告警，也可以在业务报表开发“告警总览页面”类型的报表时使用告警大盘。 操作流程 步骤一：新增任务：新增空的异常检测任务。 步骤二：配置数据来源：定义异常检测数据来源。 步骤
音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类
可以根据实际需要调整卡片上下左右的间隔，最小值为0。 标题 可以选择是否显示卡片标题，以及修改卡片标题名称、文本样式、文本阴影、背景图片。 全局 可以对卡片的全局位置、柱状样式、数值文本样式、图例样式进行自定义修改。 坐标轴 可以根据业务选择是否显示卡片的X/Y/Z轴，并对X/Y/Z轴的位置和样式进行调整。
l能力增强类型的微调任务时，标签需选择为“功能调用”。 任务领域 无需配置，默认为“自然语言处理”。 数据集格式 可选以下两种格式： 对话文本：只支持json格式，文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa"
配置异常检测任务 快速配置异常检测任务 新增异常检测任务 通过调整模型参数对异常告警调优 父主题： 监控资源和应用
内容动态分析 模板介绍 统计周期内，针对所选内容的不同维度的数据，基于用户的需求进行统计分析，从而发现问题，推动改进。 图1 内容动态分析 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 操作类别次数 统计周期内，总操作次数与操作类别数的比值。 内容动态类型数量 统计周期内，发布成
配置模型信息，参数说明如表1所示。 表1 模型信息参数说明 参数名称 参数说明 模型来源 微调的模型 仅支持模型类型为“文本对话”。 平台模型 仅支持模型类型为“文本对话”和“文本向量化”。 选择模型 在下拉列表选择相应来源的具体模型。 服务名称 自定义模型服务名称，支持中英文、数字、中划线（-）、下划线（_）、点（
传入数量0~5个，需为以下标签：航空、语音转文本、电力、文本、城市数字化、文案生成、水运、1M-10M、NL2SQL、全功能、公路交通、银行业务、制造、数字基础设施、高质量数据（训练）、英文、流媒体、图像理解、托管服务、政府、医疗、>100M、文本向量化、文本生图、城市交通、对话问答、多模生
中”。 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型调测”，进入“模型调测”页面。 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表7所示参数。 表7 调测文本对话类型模型参数说明 参数名称 参数说明 模型服务 选择要调测的模型服务，在下拉列表选择步骤三：部署模型中部署的模型服务。
较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定。建议该参数和“多样性”（top_p）只设置1个。 多样性 影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。建议该参数和“温度”（temperature）只设置1个。 存在惩罚 介于-2.0和2.0之间的数字。正值会尽
如果创建Agent时，开启了“文件盒子”，根据以下操作体验文件盒子： 选择对话框右上角的“记忆 > 文件盒子”，上传文件。 只支持上传pdf、docx、txt等纯文本文件，文件大小小于10M。 文件上传完成后，单击文件盒子列表操作列的，引用文件。 在对话输入框对引用文件提问，Agent会根据输入问题对文件进行回答、总结。
'values.yaml#/values/example_name/peak_tps' 文本内容字符串引用 $ref: 'db/schema.sql' #引用的是schema.sql这个文本文件内容所构成的字符串 带global的多文件描述结构 Spec包通过不同规格目录来描
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